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Welche technischen Möglichkeiten haben stationäre Einzelhändler zur Analyse des Kundenverhaltens? (Foto: iStockphoto/mediaphotos)
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Beacon schlägt Bauchgefühl?

Der Einzug des World Wide Web ist gleichzeitig der Beginn des computergestützten Data-Retrieval. Vorhandene Bits und Bytes werden zu Daten verknüpft, in einen Kontext eingebettet und damit zu wertvollen Informationen, die nicht nur der Post-Betrachtung eines Verhaltens dienen, sondern mittlerweile auch in der Lage sind, genaue Vorhersagen zukünftigen Verhaltens zu treffen und die zu Maßnahmen der Verkaufssteigerung eingesetzt werden können.

Persönliche Beratung und Verkaufssteigerung im Ladengeschäft funktioniert anders: Ein talentierter und geübter Verkäufer kann sich zum Beispiel aufgrund von Alter, Geschlecht, Auftreten und Kleidungsstil des Kunden und gegebenenfalls weiterer Merkmale wie der Wortwahl oder den Präferenzen für bestimmte Markenprodukte in Sekundenschnelle ein genaues Bild vom Kunden machen und diesen seinen Vorlieben entsprechend beraten.


Neben diesen analogen, subjektiven Wahrnehmungen des Verkaufsberaters verfügt auch der stationäre Handel über ein endloses Vorkommen brachliegender, teils bereits digitalisierter Informationen wie Bondaten und Loyalty- bzw. hauseigene Kundenkarten. In Zeiten erprobter Business-Intelligence-Anwendungen, künstlicher Intelligenz und Machine-Learning scheint der Wunsch des stationären Handels, diese Informationen für sich nutzbar zu machen, Realität zu werden.

Den aktuellen Status der Kundenverhaltensanalyse im stationären Einzelhandel hat das EHI in einer telefonischen Händlerbefragung ermittelt. Anhand eines strukturierten Gesprächsleitfadens wurde eine Stichprobe von 10 Händlern zu ihren Ansätzen der digitalen Verhaltensanalyse und– falls vorhanden – der Instore Navigation sowie zu Erfahrungen und Empfehlungen befragt.


Im ersten Digitalisierungsschritt setzen alle der befragten Händler auf automatisierte Konzepte zur Kundenzählung (90 %: im Einsatz, 10 %: in Planung). Abhängig von der bereits bestehenden technologischen Infrastruktur des Geschäfts werden ganz unterschiedliche Methoden verfolgt. Ziel ist es, Synergien zu nutzen und die Kundenzählung in vorhandene Systeme wie zum Beispiel in die Warensicherungsanlage oder das Videoüberwachungssystem zu integrieren. Hier sind bereits große Unterschiede in der Handhabung zu sehen: Während für einen Teil der Händler die reine Erfassung der Personenzahl, die das Geschäft betreten und verlassen im Vordergrund steht, zählen andere schon etagenweise oder erheben im Zählvorgang zusätzliche Informationen wie Geschlecht und Alter der Kunden.

Auswertung der POS-Daten

An zweiter Stelle steht die Auswertung der POS-Daten. Im „Basisstadium“ wird die Anzahl der Bons zur Anzahl der Kunden in Bezug gesetzt und so die Umwandlungsrate von Besucher zu Käufer, also die Conversion Rate ermittelt. Abhängig von Art, Umfang und Verknüpfung der erhobenen Daten zum Beispiel beim Einsatz einer Loyalty- oder Kundenkarte bzw. von Coupons können mithilfe einer Business-Intelligence-Lösung weitere Bezüge hergestellt werden.

Ein Teil der befragten Händler hat zudem Erfahrungen mit der Laufweganalyse und dem Heat Mapping gesammelt. Dadurch können Informationen für das Category Management, die Verkaufssteuerung oder zur Platzierung von Angebotsflächen gewonnen werden. In der Praxis fallen die Ergebnisse jedoch sehr unterschiedlich aus und sind abhängig von Flächengröße, Sortimentsstruktur und bestehenden Konzepten zur Warenpräsentation.

Weitere Methoden im Test der befragten Händler sind Sensoren zur Erfassung von Alter, Geschlecht und Emotionen, Tracking- und Navigationslösungen über RFID, Wlan, Beacons, Funk, Lichtsysteme oder per Ultraschall, haptische Böden oder Navigation durch Erdfeldmagnetismus. Bisher konnte noch keine der genannten Lösungen gänzlich überzeugen. Als Grund werden Datenschutz, Mängel der Genauigkeit oder Integrierbarkeit der angebotenen Systeme, fehlende Standards und der Investitionsschutz genannt.

Die größte Hürde ist die Einhaltung aktueller und zukünftiger Datenschutzanforderungen und der Umgang mit den Datenschutzbedenken der Kunden. Für die Zukunft erwarten die meisten Händler eine zunehmende Verschärfung der Datenschutzbedingungen, deren Nichteinhaltung zu einer negativen Medienberichterstattung und damit verbunden zu einem eventuell unwiederbringlichen Imageverlust für das Unternehmen führen könnte. Investitionsentscheidungen für die technologische Infrastruktur werden daher so datenschutzunbedenklich wie möglich getroffen.

Das spiegelt sich im derzeitigen Umgang mit den erhobenen Daten wider. Diese werden anonymisiert und aggregiert aufbereitet und den beteiligten Abteilungen zur Verwertung nur nach vordefinierten dezidierten Rollenkonzepten zur Verfügung gestellt. Die befragten Händler betonen, dass praktisch keine Abteilung, sei es IT, Controlling, Marketing, Einkauf oder Verkauf über eine ganzheitliche Sicht auf die Daten verfügt. Diese für bestimmte Empfängergruppen selektierte Aufbereitung der Daten bietet gleichzeitig den Vorteil, dass sie die Informationen auch für technologische Laien verständlich macht, erfordert jedoch einen hohen Abstimmungsaufwand.

Den Anforderungen der unterschiedlichen Abteilungen gerecht zu werden ist nur eine der Herausforderungen. Um die Daten nicht nur zu erfassen, sondern aus ihnen nutzbares Wissen zu generieren, gilt es, zunächst geeignete Leistungskennziffern zu identifizieren bzw. zu definieren. Als wichtigsten Key Performance Indicator (KPI) benennen die befragten Händler die aus Umsatz und Frequenz ermittelte Conversion Rate.

Dabei ist zu beachten, dass die Conversion Rate des stationären Handels nicht unmittelbar mit der des Onlinegeschäfts zu vergleichen ist, da sie von weiteren Faktoren wie dem aktiven Anbieten durch das Verkaufspersonal, Werbeausspielungen, dem Standort sowie Einkaufsgewohnheitender Kunden abhängig ist. So ist die Wahrscheinlichkeit eines Kaufabschlusses an einem Standort auf der grünen Wiese oder innerhalb eines Shopping-Centers höher als bei einem Einkaufsbummel in der stark frequentierten Einkaufsmeile in Citylage, die einen hohen Anteil an Mitbewerbern aufweist und weitläufige Zerstreuungsmöglichkeiten bietet. Genauso können ungünstige Straßenverkehrsbedingungen, Umleitungen oder Baustellen in der unmittelbaren Umgebung des Standortes sowie eine Veränderung im Mietermix des Shopping-Centers die Conversion Rate beeinflussen.

Capture Rate schwierig

Zudem deckt die Messung des Kundenverhaltens, limitiert durch Datenschutzbestimmungen und hohe Investitionskosten, nur die Verkaufsfläche ab. Die Ermittlung der sogenannten Capture Rate über eine Frequenzmessung außerhalb des Objekts zum Beispiel auf der Straße findet in der Regel nicht statt. Zusätzlich erschweren unterschiedliche Grundrisse der genutzten Flächen, diversifizierte Sortimentsstrukturen oder andere Platzierungen der Ware je nach Standort die Generalisierung der Ergebnisse und damit die Übertragbarkeit von Informationen über einzelne Filialen auf das Filialnetz eines Unternehmens.

Persönliche Identifizierung

Als weitere Herausforderung des stationären Handels werden fehlende Instrumente zur persönlichen Identifizierung des Kunden genannt, wodurch eine Verknüpfung von Online-und Offline-Käufen nicht möglich ist.

Es zeigt sich, dass die bestehenden Systeme für Instore Analytics noch ein hohes Optimierungspotenzial haben. Bei den bisherigen Projekten zur Messung des Kundenverhaltens und zur Instore-Navigation handelt es sich überwiegend um Pilotprojekte, mit denen die befragten Händler derzeit Pionierarbeit leisten. Dabei beklagen die Händler fehlende Standards und Wirtschaftlichkeitsbetrachtungen, mangelnde Erfahrung seitens der Anbieter, zu hohe Kosten und mangelnden Investitionsschutz.

Während die Kundenverhaltensanalyse und die Ableitung von Maßnahmen zur Verkaufsförderung besonders im Interesse der Händler liegt, hat bisher nur einer kleiner Teil von ihnen Erfahrungen mit Instore-Navigations-Lösungen gesammelt. Bisher kristallisiert sich auch hier kein einheitlicher Standard heraus. Es ist davon auszugehen, dass technikaffine Kunden, die heute schon auf die angebotenen Wlan-Bandbreiten zugreifen, langfristig gesehen eine Adaption des aus dem privaten Umfeld gewohnten Komforts wie direkte Wege zum gesuchten Produkt und eine genaue Wegeführung auch im stationären Ladengeschäft einfordern werden. Dafür sollte der Handel frühzeitig sowohl technologische als auch organisatorische Voraussetzungen schaffen.

Zudem herrscht große Unsicherheit bezüglich künftiger Datenschutzbestimmungen. Dennoch bestätigen alle befragten Händler, dass die Kundenverhaltensanalyse nicht mehr wegzudenken ist, bringt diese die Händler doch ein Stück näher an ihr Ideal: die Betrachtung der ganzheitlichen Customer Journey.

Inspiriert von den Möglichkeiten des Onlinehandels liegt die Zukunft des stationären Handels in einem Paradigmenwechsel weg von der Post-Betrachtung der Verkaufsdaten hin zu einer Identifizierung der Primärinteressen der Kunden. Dazu zählen algorithmusgesteuerte Vorhersagen, vollautomatisierte Maßnahmen sowie Echzeit-Interaktionen wie Push-Nachrichten auf das Smartphone des Kunden.

Weitere Informationen: sauerwein@remove-this.ehi.org